Del via

Innføring i datatorg

  • Artikkel

Forretningsbrukere er avhengige av sentralt styrte datakilder bygget av IT(Information Technology Teams), men det kan ta måneder før en IT-avdeling leverer en endring i en gitt datakilde. Som svar tyr brukere ofte til å bygge sine egne datamarts med Access-databaser, lokale filer, SharePoint-nettsteder og regneark, noe som resulterer i mangel på styring og riktig tilsyn for å sikre at slike datakilder støttes og har rimelig ytelse.

Datamarts bidrar til å bygge bro mellom forretningsbrukere og IT. Datamarts er selvbetjente analyseløsninger, slik at brukere kan lagre og utforske data som er lastet inn i en fullstendig administrert database. Datamarts gir en enkel og valgfritt no-code-opplevelse for å innta data fra forskjellige datakilder, trekke ut transformer og laste inn (ETL) dataene ved hjelp av Power Query, og deretter laste dem inn i en Azure SQL-database som er fullstendig administrert og krever ingen justering eller optimalisering.

Når data er lastet inn i et datamart, kan du i tillegg definere relasjoner og policyer for forretningsintelligens og analyse. Datamarts genererer automatisk et datasett eller en semantisk modell, som kan brukes til å opprette Power BI-rapporter og instrumentbord. Du kan også spørre etter et datamart ved hjelp av et T-SQL-endepunkt eller ved hjelp av en visuell opplevelse.

Diagram som viser datamarts og power B I-relasjon.

Datamarts tilbyr følgende fordeler:

  • Selvbetjente brukere kan enkelt utføre relasjonsdatabaseanalyse, uten behov for en databaseadministrator
  • Datamarts gir ende-til-ende-datainntak, forberedelse og utforskning med SQL, inkludert opplevelser uten kode
  • Aktiver bygging av semantiske modeller og rapporter i én helhetlig opplevelse

Datamart-funksjoner:

  • 100 % nettbasert, ingen annen programvare kreves
  • En no-code-opplevelse som resulterer i et fullstendig administrert datamart
  • Automatisert ytelsesjustering
  • Innebygd visualobjekt og redigeringsprogram for SQL Query for ad hoc-analyse
  • Støtte for SQL og andre populære klientverktøy
  • Opprinnelig integrasjon med Power BI, Microsoft Office og andre Microsoft-analysetilbud
  • Inkludert i Power BI Premium-kapasiteter og Premium per bruker

Når du skal bruke datamarts

Datamarts er rettet mot interaktive dataarbeidsbelastninger for selvbetjente scenarier. Hvis du for eksempel arbeider med regnskap eller økonomi, kan du bygge dine egne datamodeller og samlinger, som du deretter kan bruke til selvbetjente forretningsspørsmål og svar gjennom T-SQL og visuelle spørringsopplevelser. I tillegg kan du fortsatt bruke disse datasamlingene for mer tradisjonelle Power BI-rapporteringsopplevelser. Datamarts anbefales for kunder som trenger domeneorientert, desentralisert dataeierskap og arkitektur, for eksempel brukere som trenger data som et produkt eller en selvbetjent dataplattform.

Datamarts er utformet for å støtte følgende scenarioer:

  • Selvbetjente data for avdeling: Sentraliser lite til moderat datavolum (omtrent 100 GB) i en selvbetjent, fullstendig administrert SQL-database. Med datamarter kan du angi ett enkelt lager for selvbetjente nedstrømsrapporteringsbehov (for eksempel Excel, Power BI-rapporter, andre), og dermed redusere infrastrukturen i selvbetjente løsninger.

  • Relasjonsdatabaseanalyse med Power BI: Få tilgang til data fra et datamart ved hjelp av eksterne SQL-klienter. Azure Synapse og andre tjenester/verktøy som bruker T-SQL, kan også bruke datamarts i Power BI.

  • Ende-til-ende-semantiske modeller: Aktiver Power BI-opprettere for å bygge ende-til-ende-løsninger uten avhengigheter på andre verktøy- eller IT-team. Datamarts blir kvitt å administrere orkestrering mellom dataflyter og semantiske modeller gjennom automatisk genererte semantiske modeller, samtidig som de gir visuelle opplevelser for spørring av data og ad hoc-analyse, alt støttet av Azure SQL DB.

Tabellen nedenfor beskriver disse tilbudene og de beste bruksområdene for hver, inkludert deres rolle med datamarts.

Vare Anbefalt brukstilfelle Komplementerer rolle med datamarts
Datamarts Brukerbasert datalagring og SQL-tilgang til dataene Datamarter kan brukes som kilder for andre datamarter eller elementer ved hjelp av SQL-endepunktet:
  • Ekstern deling
  • Deling på tvers av avdelings- eller organisasjonsgrenser med sikkerhet aktivert
Dataflyt Gjenbrukbare dataforberedelser (ETL) for semantiske modeller eller marts Datamarts bruker en enkel, innebygd dataflyt for ETL. Dataflyter kan fremheve dette, slik at du kan aktivere:
  • Laster inn data til datamarts med ulike tidsplaner for oppdatering
  • Skille ETL- og dataforberedelsestrinn fra lagring, slik at det kan brukes på nytt av semantiske modeller
Semantiske modeller Måledata og semantisk lag for BI-rapportering Datamarts gir en automatisk generert semantisk modell for rapportering, slik at:
  • Kombinere data fra flere kilder
  • Selektiv deling av datamart-tabellene for finjustert rapportering
  • Sammensatte modeller – en semantisk modell med data fra datamart og andre datakilder utenfor datamart
  • Proxy-modeller – en semantisk modell som bruker DirectQuery for den automatisk genererte modellen, ved hjelp av én enkelt kilde til sannhet

Integrering av datamarts og dataflyter

I noen tilfeller kan det være nyttig å innlemme både dataflyter og datamarter i samme løsning. Følgende situasjoner kan finne inkorporering av både dataflyter og datamarts fordelaktig:

  • For løsninger med eksisterende dataflyter:

    • Bruk enkelt dataene med datamarts for å bruke eventuelle ekstra transformasjoner eller aktivere ad hoc-analyse og spørring ved hjelp av SQL-spørringer
    • Enkelt å integrere en løsning for datalagring uten kode uten administrasjon av semantiske modeller

  • For løsninger med eksisterende datamarts:

    • Utfør gjenbrukbar uttrekking, transformering og innlasting (ETL) i skala for store datavolumer
    • Ta med din egen datainnsjø og bruk dataflyter som datasamlebånd for datamarts

Diagram som viser datamarts og dataflyter.

Sammenligne dataflyter med datamarts

Denne delen beskriver forskjellene mellom dataflyter og datamarter.

Dataflyter gir gjenbrukbar uttrekking, transformering og innlasting (ETL). Tabeller kan ikke blas gjennom, spørres eller utforskes uten en semantisk modell, men kan defineres for gjenbruk. Dataene vises i Power BI- eller CDM-format hvis du tar med din egen datainnsjø. Dataflyter brukes av Power BI til å innta data i datamartene. Du bør bruke dataflyter når du vil bruke ETL-logikken på nytt.

Bruk dataflyter når du trenger det:

  • Bygg gjenbrukbare og delbare dataprep for elementer i Power BI.

Datamarts er en fullstendig administrert database som gjør det mulig å lagre og utforske dataene dine i en relasjonsmessig og fullstendig administrert Azure SQL DB. Datamarts gir SQL-støtte, en spørringsutforming uten kode, radnivåsikkerhet (RLS) og automatisk generering av en semantisk modell for hvert datamart. Du kan utføre ad hoc-analyser og opprette rapporter, alt på nettet.

Bruk datamarts når du trenger å:

  • Sorter, filtrer, gjør enkel aggregasjon visuelt eller gjennom uttrykk definert i SQL
  • For utdata som er resultater, sett, tabeller og filtrerte tabeller med data
  • Gi tilgjengelige data gjennom et SQL-endepunkt
  • Aktivere brukere som ikke har tilgang til Power BI Desktop

Relatert innhold

Denne artikkelen ga en oversikt over datamarts og de mange måtene du kan bruke dem på.

Følgende artikler gir mer informasjon om datamarts og Power BI:

Hvis du vil ha mer informasjon om dataflyter og transformering av data, kan du se følgende artikler: